基于深度学习的染色体整倍性预测系统、方法、终端、介质
基本信息
| 申请号 | CN202110291517.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112990319A | 公开（公告）日 | 2021-06-18 |
| 申请公布号 | CN112990319A | 申请公布日 | 2021-06-18 |
| 分类号 | G06K9/62;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G16H50/20;G16H50/70 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 云新;谭威;陈长胜 | 申请（专利权）人 | 武汉互创联合科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京金智普华知识产权代理有限公司 | 代理人 | 蓝晓玉 |
| 地址 | 430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区高新大道818号武汉高科医疗器械园B10栋1层1号厂房 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明属于生物医学技术领域，公开了一种基于深度学习的染色体整倍性预测系统、方法、终端、介质，在胚胎发育的全过程中挑选部分胚胎图像，按时序性组合为视频作为训练数据集，搭建视频序列特征网络模型，对胚胎视频进行训练，提取胚胎发育过程中的形态学特征和动力学特征；融合胚胎视频特征以及患者的临床数据特征，并根据融合特征训练网络，得到预测结果。本发明创新性地使用视频序列特征网络框架，很好地获取了胚胎发育过程中的时空特性，有效地完成了对胚胎细胞动力学特征和形态学特征的提取；本发明的预测模型可以自动地完成对染色体整倍性的预测，预测过程中无人工干预。 |
